Индустриальный интернет вещей в России: сущность и перспективы

Городнова Н.В.1
1 Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики
Том 12, Номер 3 (Июль-сентябрь 2022)

Цитировать:
Городнова Н.В. Индустриальный интернет вещей в России: сущность и перспективы // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – Том 12. – № 3. – doi: 10.18334/vinec.12.3.115150.

Аннотация:
Широкое применение сквозных цифровых технологий, таких как алгоритмы искусственного интеллекта, робототехника, Интернет вещей, создание больших баз данных (Big Data), а также наращивание объемов финансирования научных разработок в указанных сферах является ключевым трендов развития экономики в России и за рубежом на ближайшее десятилетие. В этой связи тема исследования, посвященная развитию концепции Индустриального интернета вещей, признается актуальной. В представленной работе решалась проблема оценки перспектив применения Интернета вещей и цифровой трансформации на уровне региона. Признаками научной новизны обладают такие результаты исследования, как моделирование IIoT-зрелости принимаемых решений, развитие алгоритма принятия IIoT-решений, расширение перечня отраслей и учета факторов в принятой Правительством РФ методики оценки «цифровой зрелости» региона, а также уточнение понятийно-категориального аппарата. Сделан вывод о том, что развитие Индустриального интернета вещей в России позволит осуществить инновационную трансформацию экономических, производственных и общественных процессов, существенно снизить текущие и эксплуатационные затраты на производство продукции, выполнение работы и оказание услуг, сократить срок окупаемости вложений на реализацию принятых решений, практически исключить из части технологических действий и операций участие человека. Результаты работы могут быть полезными специалистам в сфере сквозных цифровых технологий, научным работникам, осуществляющим исследования перспектив развития Интернет-систем, специалистам Федеральных мобильных операторов, а также представителям органов государственной власти, реализующим региональные проекты по цифровизации экономики в России.

Ключевые слова: IT-технологии, сквозные цифровые технологии, индустриальный (промышленный) интернет вещей, межмашинное взаимодействие, информация, Big Data

JEL-классификация: O31, O32, O33, L86



Введение

Основными трендами цифрового развития российской экономики являются расширение IT-сектора, применение уже в 2023 году возможностей связи нового поколения 5G, внедрение предикативной диагностики, реализация концепции Smart City и Smart House, развитие робототехники и сквозных цифровых технологий, наращивание научных разработок в сфере искусственного интеллекта и Интернета вещей.

К основным факторам, влияющим на рост рынка Индустриального (промышленного) интернета вещей (ПИВ, Industrial Internet of Things – IIoT) следует отнести широкие перспективы глобального внедрения Интернета во все сферы жизнедеятельности, постоянный рост объемов потребности в новых информационных технологиях, развитие сотовых сетей, государственная поддержка IT-сектора, потребность в новых решениях в целях обеспечения комплексной кибербезопасности реального и виртуального сегментов [1]. Факторами сдерживания являются введение антироссийских санкций, высокий уровень глобализации и конкуренции на мировом рынке, негативное влияние на экосистему, нестабильность экономических условий, недостаток инвесторов и IT-специалистов и пр.

В настоящее время Интернет вещей (Internet of Things, IoT) является ключевым трендом развития мировой цифровой экономики на ближайшие десятилетия. Идея Интернета вещей направлена на повышение эффективности цифровой экономики путем внедрения возможностей автоматизации процессов в различных сферах социально-экономической деятельности. Индустриальный (промышленный) интернет вещей (Industrial Internet of Things, IIoT), как сектор общего Интернета вещей, становится неотъемлемой частью функционирования российских компаний и бизнеса [2].

Цель работы – оценка сущности, текущего состояния и перспектив применения Индустриального интернета вещей в России на уровне регионов.

Научная новизна: развитие теоретических положений концепции Индустриального (промышленного) интернета вещей (ПИВ, IIoT), в частности, разграничение понятий Интернет вещей (IoT) и Индустриальный (промышленный) интернет вещей (IIoT), моделирование концепции Интернета вещей, разработка модели IIoT-зрелости принимаемых решений, развитие алгоритма принятия IIoT-решений, а также модификация методики оценки «цифровой зрелости» региона.

Научная гипотеза: в настоящее время Интернет вещей (Internet of Things, IoT) является магистральным трендом развития мировой цифровой экономики. В этой связи в целях эффективного развития и конкурентоспособности российских регионов в условиях санкций необходима смена парадигмы и смещение вектора развития компаний в сферу разработок отечественных цифровых платформенных решений.

Сделан вывод о том, что развитие Индустриального Интернета вещей – это возможность инновационной трансформации экономических, производственных и общественных процессов, практически полностью исключающее из части технологических действий и операций участие человека, и позволяющее повысить эффективность российской региональной экономики.

Основная часть. Интернет вещей – это система, состоящая из множества взаимосвязанных сенсоров, приборов и датчиков, объединенных проводными и беспроводными каналами, подключенными к глобальной сети Интернет, позволяющая осуществить тесную интеграцию реального мира производственно-экономических и технологических процессов с виртуальным миром различных инновационных устройств и компьютерного оборудования [15].

Концепция Интернета вещей заключается в разработке и применении вычислительных сетей физических предметов (вещей), которые оснащены встроенными информационными технологиями в целях взаимодействия друг с другом и с внешней средой.

В ближайшем будущем Интернет вещей в России станет основой и одновременно эффективным участником производственной сферы, бизнес-процедур, социально-экономических и информационных процессов, где возможности интернет-технологий могут взаимодействовать между собой, осуществлять обмен различного рода информаций о внешней и внутренней среде функционирования экономических субъектов, реагировать и оказывать влияние на протекающие процессы, без вмешательства человека [13].

В 2016 году был создан Отраслевой консорциум Open Connectivity Foundation (OCF), основным направлением деятельности которого является процесс стандартизации экосистемы промышленного Интернета вещей [2]. В состав консорциума вошли более 150 компаний, включая Microsoft, Intel, Samsung, IBM и др. Цель – унификация стандартов работа Интернета вещей, а также разработка спецификаций, протоколов и проектов с открытым исходным кодом [3]. Основные направления применения IoT-стандартов, благодаря которым можно будет создавать различные устройства и технологические решения в различных сферах производства и услуг, это грузоперевозки, персональный транспорт, службы доставки, топливно-энергетический комплекс, стационарные объекты, службы безопасности, управление мобильным персоналом и пр.

Указанные возможности могут быть реализованы с применением следующих технологий:

1) межмашинное взаимодействие (Machine-to-Machine, M2M) – это семейство компьютерных технологий, которые позволяют различным приборам и датчикам, связанным определенным программным оснащением, обмениваться между собой информацией. Например, это совокупность проводных и беспроводных датчиков, которые передают в единой системе потоки информации от одного устройства другому;

2) Интернет вещей (Internet of Things, IoT) – это инновационная концепция, позволяющая расширить возможности межмашинного взаимодействия в сети Интернет.

До 2016 года в России отсутствовало выделение четких критериев подразделения информационно-технологических возможностей на два указанных выше вида.

На рисунке 1 представлены ключевые принципы концепции Интернета вещей.

Рисунок 1 – Основные принципы концепции Интернета вещей (IoT) [4]

На рисунке 2 отражены принципы функционирования Индустриального (промышленного) Интернета вещей (IIoT).

5. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ
Графический интерфейс для принятия решений человеком или алгоритмами
Искусственного интеллекта
4. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИИ
Представление информации в понятном для человека виде
3. ХРАНЕНИЕ ДАННЫХ
Обработка и хранение данных в агрегированном виде (в форме информации)
2. ПЕРЕДАЧА ИНФОРМАЦИИ
Передача данных между устройствами и / или на центральный сервер при помощи различных технологий
1. СБОР ИНФОРМАЦИИ
Сбор информации с различных устройств, датчиков, сенсоров
Рисунок 2 – Принципы работы Индустриального (промышленного) Интернета вещей (IIoT ) [5]

Основные тренды, возникающие в производственно-экономической деятельности при развитии Интернета вещей и формировании Индустриального интернета вещей (IIoT):

1) Радикальная смена парадигмы экономического развития, колоссальный рост объемов и скорости передачи информации, модернизаций технологий от 2G до 5G за 25 лет;

2) Разработка и строительство новых IT-объектов по хранению данных, отказ от принципов локальных инсталляций, перевод информационных систем в технологию «облака», обеспечение достоверности исходных данных;

3) Обеспечение информационной безопасности (кибербезопасности) как одного из важнейших аспектов надежных решений в сфере Интернета вещей;

4) Анализ и сегментирование единой исходной информации, поскольку одна и та же информация может быть полезна и интересна для различных потребителей и пользователей.

Развитие и применение концепции Интернета вещей базируется на применении таких технологий, как радиочастотная идентификация (RFID) и беспроводные сенсорные сети (БСС).

Радиочастотная идентификация (пер. с англ. Radio Frequency Identification, RFID) – это метод автоматической идентификации различных объектов, в котором при помощи радиосигналов осуществляется считывание, запись различных данных, которые хранятся в виде транспондеров (RFID-меток). Указанная технология наиболее эффективна в целях отслеживания движения объектов, а также получения небольших объемов информации. К примеру, с помощью данной технологии возможно отслеживание в удаленном режиме срока годности продуктов питания, размещенных в холодильниках, так же оборудованных RFID-метками.

Беспроводная сенсорная сеть (БСС) – это метод применения распределенной, самоорганизующейся сети большого множества различных сенсоров, датчиков и исполнительных устройств, связанных между собой радиоканалами с различными диапазонами покрытия сети. Примерами могут служить применение различных систем управления и мониторинга в различных сферах деятельности: логистические сети, системы безопасности, промышленное производство, электроэнергетика, медицина, торговля, строительство и ЖКХ и пр.

По данным Gartner в 2016 году в мировой экономике применялось более 6,4 млрд подключенных единиц различного оборудования, что на 30 % выше, чем в 2015 году [6]. К 2030 году мировой рынок Интернета вещей составит свыше 24,1 млрд устройств, и будет приносить 1,5 трлн долл. США ежегодного дохода [7]. По прогнозам, к 2030 году эффективность применения Интернета вещей составит 11 % от ВВП [1].

На рисунке 3 показан рост количества подключения различных датчиков и оборудования в Интернете вещей России.

Подпись: 2015 2016 2021 2026

Рисунок 3 – Динамика роста числа применяемого оборудования в Интернете вещей (IoT) в РФ и линии тренда [8]

В процессе исследования были получены следующие уравнения, описывающие линии тренда:

y = 6, 6111x2,6114 – степенная линия тренда; (1)

y = 285,78ln x – 74,918 – логарифмическая линия тренда, (2)

где x – аргумент функции y.

Полученные линии тренда позволяют спрогнозировать число «вещей», объединенных на территории России к 2027 году в диапазоне от 385,03 до 442,14 млн. единиц оборудования. Данный результат подтверждается прогнозными оценками экспертов [1, с. 8].

На рисунке 4 представлен прогноз развития рынка промышленного Интернета вещей в России в стоимостных единицах измерения.

Рисунок 4 – Объем рынка промышленного Интернета вещей в России [9]

Полученная полиномиальная линия тренда дает возможность прогнозирования объема российского рынка промышленного интернета в 2023 году в размере 705,5 млн. долл. США.

Основными позитивными последствиями применения IIoT-технологий для российских компаний являются [10, 11]:

1. Постоянный мониторинг информационных потоков в Сети Интернет, в том числе, управление репутацией компанией в сети, а также всех упоминаний бренда компании, оценка удовлетворенности заказчиков, контрагентов, клиентов, потребителей продукции компании и т.п.

2. Оценка эффективности рекламных кампаний.

3. Мониторинг активности компаний-конкурентов в сети.

4. Применение ботов и возможней алгоритмов искусственного интеллекта в целях привлечения и удержания клиентов в режиме 24/7.

5. Эффективный поиск клиентов и потребителей продукции по намерению и целям, использование принципа многоканальности и эффективных каналов продвижения [8].

6. Прозрачность осуществления вложений и возврата капитальных вложений для компании.

4 апреля 2021 года Правительством РФ была обновлена методика оценки эффективности работы губернаторов, одним из ключевых показателей в которой является показатель «цифровой зрелости» региона [10].

Цифровая зрелость – это уровень (индекс) цифровизации региональных органов исполнительной власти, и местного самоуправления, а также организаций и учреждений в сферах образования, здравоохранения, строительства и ЖКХ, общественного транспорта, базирующихся исключительно на отечественных IT-решениях. В Постановлении Правительства содержатся динамика роста указанного целевого показателя по российским регионам. К 2030 году цифровая зрелость региона должна составлять 100% [11].

Расчет индекса «цифровой зрелости» региона может быть произведен в соответствии с методикой, утвержденной Правительством РФ [12]. В данном исследовании методика модифицирована и позволяет выделить влияние цифровых решений, принятых на уровне государства и частного бизнеса. Интегральный показатель (индекс) «цифровой зрелости» определяется по следующей формуле:

T1

Iцзр = [∑ Iij /n +Ig]/2, (3)

T0

где Iцзр – интегральный показатель (индекс) «цифровой зрелости» региона;

Iij – индекс «цифровой зрелости» i-ой компании (организации) j-ой отраслей экономики или социальной сферы, в частности, образования, здравоохранения, строительства, ЖКХ, транспорта и пр.;

n – количество индексов отраслей экономики, учитываемых в показателе (n ≥ 1);

Ig – индекс «цифровой зрелости» регионального или муниципального органа власти.

Расчет индекса цифровой зрелости i-ой каждой отдельной отрасли может быть осуществлен по следующей формуле:

T1 n

∑ [∑ (Ijβ / βj)] 100% (4)

Iij = T0 j ,

n

где Ijβ – фактический значение каждого β-го индикатора показателя «цифровой зрелости» j-ой отрасли в интервале (T0T1), при этом (1 < β ≤ n), %;

βj – целевое значение β-го индикатора j-ой отрасли в конкретный период времени в интервале (T0T1) в соответствии с методикой Правительства РФ, %;

n – количество индикаторов, входящих в индекс цифровой зрелости j-ой отрасли в интервале (T0 T1).

При расчете индекс «цифровой зрелости» Ig необходимо учитывать следующие факторы:

1) объем бюджетного финансирования внедрения и применения цифровых решений;

2) количество государственных служащих, интенсивно применяющих информационно-коммуникационные (цифровые) технологии [14];

3) показатели эффективности работы отраслей, включая промышленный и финансовый секторы, сферу услуг, энергетику, сельское хозяйство, систему государственного управления, здравоохранение, образование и пр.

Набор факторов диктуется принципом целесообразности и зависит от специфических характеристик этапа цифрового развития.

Оценка указанных факторов может осуществляться при помощи различных методов экспертных оценок, позволяющих получить согласованные параметры на основе балльной шкалы [3].

Динамика изменения целевого показателя βj представлена на рисунке 5.

Рисунок 5 – Динамика роста показателя «цифровая зрелость» региона в соответствии с методикой Правительства РФ [13]

К 2030 году «цифровая зрелость» региона должна составлять 100% [14].

В процессе расчета сопоставляются фактические и целевые показатели для каждого индикатора j-ой отрасли либо фактически достигнутые и прогнозные значения для каждого индикатора в системе государственного управления.

Для расчета фактических значений Ijβ количество индикаторов n может варьироваться, однако для обеспечения сопоставимости индексов для различных регионов перечень отраслей должен быть одинаков. Перечень индикаторов, оценивающих степень достижения показателя «цифровая зрелость» региона организаций в различных сферах, а также органов государственной власти субъектов РФ, органов местного самоуправления, применяющих отечественные информационно-технологические решения, приведены в Приложении к методике Правительства РФ [15].

По существующей методике, по нашему мнению, возможно определить следующие уровни «цифровой зрелости» региона, которые представлены в нижеследующей таблице.

Таблица – Шкала уровней «цифровой зрелости» региона РФ [16]

№ п/п
Диапазон значений «цифровой зрелости», %
Уровень «цифровой зрелости»
региона
1
96-100
Очень высокий
2
76-95
Высокий
3
50-75
Достаточно высокий
4
26-49
Средний
5
11-25
Низкий
6
0-10
Критически низкий

Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ по состоянию на август 2021 года составлен рейтинг «цифровой зрелости» регионов, в котором все субъекты РФ были разделены на три основные группы: регионы с высоким уровнем «цифровой зрелости» (свыше 50%); со средним уровнем (25-50%), и низким уровнем (менее 25%) [17]. К примеру, Свердловская область вошла в число 14 регионов с низким уровнем показателя «цифровой зрелости» региона [18].

На рисунке 6 представлены статистические данные проникновения рынка Промышленного интернета по отраслям в России.

Рисунок 6 – Проникновение технологий промышленного интернета по сферам деятельности [19]

Как видно из рисунка 6, степень проникновения промышленного интернета вещей не превышает 10% общего объема рынка. Основные сектора внедрения Промышленного интернета в России – это системы мониторинга транспорта, организация системы безопасности компаний, а также удаленная передача данных от банкоматов и платежных терминалов.

На рисунке 7 представлено моделирование IIoT-зрелости, позволяющей минимизировать участие человека в процессе принятия решений.

В процессе принятия решений используется массив данных, поступающих с различных устройств и датчиков.


Действие

Разработка рекомендаций и мероприятий
Автоматическое
принятие решений
Поддержка
принятия решений
Решение
Прогнозирование с помощью алгоритмов искусственного интеллекта

Применение интерактивной приборной панели

Составление статистической отчетности
Ручной процесс
Рисунок 7 – Моделирование IIoT-зрелости принимаемых решений [20]

Алгоритм принятия IIoT-решений состоит из следующих этапов [21]:

Этап 1 – определение совокупности устройств.

В деятельности компаний и организаций применяются тысячи устройств и датчиков и существует проблема обеспечения достоверности и целостности полученных данных и передачи их на IIoT-платформу. В этой связи необходимо создание Единого Центра Управления (ЕЦУ), обеспечивающего постоянный мониторинг работы оборудования в режиме реального времени, своевременное информирование о необходимости технического обслуживания устройств, обновление встроенного программного обеспечения, удаленное конфигурирование устройств различных типов и пр.

Этап 2 – обеспечение связи между устройствами.

Компания осуществляет выбор Федерального мобильного оператора для формирования оптимального перечня дополнительных услуг мобильного интернета. Планируется, что к концу 2025 года в России ¼ всего количества IIoT-устройств будет подключены через eSIM, при том, что к концу текущего 2022 года этот показатель составит только 7% [22]. Прогноз основан на исследовании аналитических данных опросов ключевых производителей и пользователей платформенных IIoT-решений, агрегированных с помощью технологии Big Data.

Этап 3 – применение М2М-IIoT платформы.

Осуществление управляемого подключения устройств с наличием функции биллинга данных – обязательное условие разработки комплексного, коммерческого IIoT-решения. Компаниями может быть реализован механизм управления большим массивом SIM-карт силами Заказчика (включение, группирование, получение данных. смена тарифа, блокировка и пр.).

Этап 4 – работа платформы хранения данных и осуществление аналитики.

Сегодня на рынке IIoT-решений функционирует более 300 IIoT-платформ для проведения сбора, обработки, хранения и отображения информации с IIoT-устройств. Наиболее крупными платформами являются Майкрософт, IBM, Amazon и пр. В целях обеспечения аутентичности IIoT-устройств и кибербезопасности данных, а также защиты информации от хакерских атак и утечки данных необходима интеграция устройств вручную. Это требует от уральских компаний больших усилий высококвалифицированных IT-специалистов. В условиях антироссийских санкций компаниям рекомендуется использовать возможности IIoT/М2М-решения для бизнеса, предоставляемыми такими крупнейшими Федеральными мобильными операторами, как ПАО «МТС», ПАО «МегаФон» и пр. [23]

Этап 5 – применение приложений и сервисов.

Для каждой компании необходима доработка конкретных приложений под каждую используемую платформу. Это приводит к созданию различных экосистем, подразделяющихся и функционирующих по производственно-технологическому принципу, к примеру, «Smart»-энергетика, «Smart»-транспорт, «Smart»-экология, «Smart»-ЖКХ и пр.

Этап 6 – обеспечение кибербезопасности работы компании.

Применение надежных и защищенных информационных и технологических решений.

Этап 7 – технологическая поддержка решений.

Реализация технологической поддержки целостного IIoT-решения по принципу «от устройства до платформы» с помощью технологий от одного поставщика IT-услуг (компаний-агрегаторов).

Этап 8 – осуществление интеграции.

Применение технологических возможностей IIoT-интеграторов, специализирующихся в конкретных сферах деятельности (транспорт, энергетика, логистика). При реализации межотраслевых проектов требуются высокая экспертиза в различных отраслях.

Этап 9 – оценка эффективности IIoT-решения.

В зависимости от специфики сферы деятельности функционирования компании или цели инвестиционного проекта могут быть применены различные подходы к оценке эффективности IIoT-решения:

- оценка эффективности с помощью инвестиционного анализа (расчет чистой дисконтированной стоимости, индекса доходности, внутренней нормы доходности и т.п.);

- построение динамических экономико-математических и имитационных моделей;

- оценка соотношения полученного экономического (социально-экономического) эффекта к понесенным затратам [6];

- оценка прироста конечного продукта (активов, капитала, выручки и пр.);

- применение экспертных оценок.

Алгоритм оценки эффективности мероприятий по повышению эффективности IIoT-решений содержит следующие шаги:

1) определение временного диапазона сбора и оценки информации, начальные и фактически достигнутые показатели о каждом конкретном виде продукта / направлении деятельности;

2) определение изменений в результате реализации экономико-правовых мероприятий;

3) оценка затрат ресурсов (финансов, времени, труда) на реализацию рекомендаций;

4) количественная оценка реализации рекомендаций (мероприятий).

На данном шаге необходимо ввести критерии оценки эффективности мероприятий и рекомендаций. К примеру, сокращение времени на создание продукта за счет применения IT-решений; повышение производительности / снижение трудоемкости за счет автоматизации и исключения человека из процесса принятия IIoT-решения [2]; снижение объемов финансовых затрат за счет создания цифрового двойника и цифровой модели продукта;

5) экономическая оценка эффективности разработанных решений;

6) разработка уточняющих рекомендаций по реализации дальнейших этапов работы.

7) оценка эффективности разработанных рекомендаций.

К основным экономическим рекомендациям повышения цифровой зрелости региона автор исследования относят: повышение квалификации сотрудников в IT-сфере, формирование цифровой культуры, развитие цифровых компетенций менеджмента государственных учреждений, органов власти и частных компаний, а также разработка и реализация комплексной стратегии цифровой трансформации производственных и бизнес-процессов.

Исследования Федерального мобильного оператора ПАО «МегаФон», занимающего 1 место на рынке Интернет вещей, и имеющего свыше 8 млн абонентов, по итогам 2021 года показывают, что результатами применения новых технологий М2М и IIoT-решений удовлетворены свыше 90% компаний, внедрение IIoT-решений более 40% компаний позволило сократить текущие расходы на 17%, при этом срок окупаемости затрат на IIoT-решения составляет 1,5 года, более 20% компаний получили экономический эффект в виде увеличения доходов на 35% [24].

По данным Федерального оператора связи «Центр 2М» стоимость потребления мобильной услуги связи на одно устройство составляет 26-57 руб./мес. в течение трех лет использования. В данный показатель включены такие затраты, как установки SIM-карты на одно устройство (500-1000 руб.), услуги мобильной сети на одно устройство – 10-30 руб./мес.; замена SIM-карты по истечении указанного срока [25].

Выводы

Правительством РФ к 2030 году планируется добиться включение новых цифровых технологий, включая возможности Интернета вещей, на уровне 100%. Ключевой драйвер концепции Индустриального интернета вещей в России – это перспектива повышения эффективности производственных, технологических и бизнес-процессов на фоне снижения общего объема капитальных вложений. Рассматриваемые технологии позволят повысить производительность оборудования, сократить затраты на технические обслуживание, простои, отказы техники, усовершенствовать процедуры прогнозирования и пр. В частности, в сфере промышленности ожидается сокращение производственного цикла продукта, повышение энергоэффективности, сокращение эксплуатационных расходов, повышение времени бесперебойной работы оборудования, а также повышение качества конечной продукции; в сфере транспорта и логистики ожидаются такие позитивные эффекты, как уменьшение расхода топлива, снижение простоев транспортных средств, сокращение времени технических проверок, сокращение диспетчерского персонала; в финансовой сфере и торговле – увеличение объемов продаж, сокращение затрат на операционное обслуживание IIoT-оборудование, а также сокращение простоев.

К основным рискам применения Индустриального интернета вещей в России следует отнести возникновение инструментов, выявляющих наличие «слабых» мест в Интернет-технологиях и в системах безопасности, зависимость компаний и государства от производителей технологического оборудования и программного обеспечения, а также риск возможной утечки персональных, социальных и государственных данных. Выявление и минимизация рисков, связанных с применением Промышленного интернета вещей – это тема дальнейших научных исследований.

В ходе исследования нашла свое подтверждение выдвинутая гипотеза о том, что в России в целях повышения конкурентоспособности экономики на региональном уровне необходимо развитие и более широкое вовлечение компаний и организаций в сферу Интернета вещей (Internet of Things, IoT), базирующегося на отечественных цифровых и платформенных IIoT-решениях.

[1]Промышленный интернет вещей: определение, принцип работы, настоящее и перспективы. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://future2day.ru/iiot/ (дата обращения 17.07.2022 г.).

[2]Переименование в Open Connectivity Foundation. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/Компания:Open_Connectivity_Foundation_(OCF) (дата обращения 15.07.2022 г.).

[3]Переименование в Open Connectivity Foundation. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/Компания:Open_Connectivity_Foundation_(OCF) (дата обращения 15.07.2022 г.).

[4]Разработано автором по: [13, 15, 16].

[5]Разработано автором по: [2, 5, 7].

[6]По прогнозу Gartner, в 2016 году к интернету вещей ежедневно будет подключаться 5,5 млн (!) новых устройств. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.ixbt.com/news/2015/11/11/gartner-2016-5-5.html (дата обращения 17.07.2022 г.).

[7]Умные датчики не для неудачников. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.comnews.ru/content/207533/2020-06-09/2020-w24/umnye-datchiki-ne-dlya-neudachnikov (дата обращения 18.07.2022 г.).

[8]Построено автором по: [1, 9].

[9]Промышленный интернет вещей в России. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Industrial_Internet_of_Things_-_IIoT_(промышленный_интернет_вещей)_в_России# (дата обращения 16.07.2022 г.).

[10]Губернаторов оценят по «цифровой зрелости» регионов. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.cnews.ru/news/top/2021-04-14_v_rossii_otsenyat_rabotu_gubernatorov (дата обращения 18.07.2022 г.).

[11]Построено автором по: Постановление Правительства РФ от 3 апреля 2021 г. N 542 "Об утверждении методик расчета показателей для оценки эффективности деятельности высших должностных лиц (руководителей высших исполнительных органов государственной власти) субъектов Российской Федерации и деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации, а также о признании утратившими силу отдельных положений постановления Правительства Российской Федерации от 17 июля 2019 г. N 915". – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ivo.garant.ru/#/document/400584539/paragraph/1/doclist/1100/showentries/0/highlight/цифровая%20зрелость:2 (дата обращения 18.07.2022 г.).

[12]Постановление Правительства РФ от 3 апреля 2021 г. N 542 "Об утверждении методик расчета показателей для оценки эффективности деятельности высших должностных лиц (руководителей высших исполнительных органов государственной власти) субъектов Российской Федерации и деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации, а также о признании утратившими силу отдельных положений постановления Правительства Российской Федерации от 17 июля 2019 г. N 915". – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ivo.garant.ru/#/document/400584539/paragraph/1/doclist/1100/showentries/0/highlight/цифровая%20зрелость:2 (дата обращения 18.07.2022 г.).

[13]Постановление Правительства РФ от 3 апреля 2021 г. N 542 "Об утверждении методик расчета показателей для оценки эффективности деятельности высших должностных лиц (руководителей высших исполнительных органов государственной власти) субъектов Российской Федерации и деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации, а также о признании утратившими силу отдельных положений постановления Правительства Российской Федерации от 17 июля 2019 г. N 915". – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ivo.garant.ru/#/document/400584539/paragraph/1/doclist/1100/showentries/0/highlight/цифровая%20зрелость:2 (дата обращения 24.07.2022 г.).

[14]Построено авторами по: Постановление Правительства РФ от 3 апреля 2021 г. N 542 "Об утверждении методик расчета показателей для оценки эффективности деятельности высших должностных лиц (руководителей высших исполнительных органов государственной власти) субъектов Российской Федерации и деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации, а также о признании утратившими силу отдельных положений постановления Правительства Российской Федерации от 17 июля 2019 г. N 915". – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ivo.garant.ru/#/document/400584539/paragraph/1/doclist/1100/showentries/0/highlight/цифровая%20зрелость:2 (дата обращения 24.07.2022 г.).

[15]Постановление Правительства РФ от 3 апреля 2021 г. N 542 "Об утверждении методик расчета показателей для оценки эффективности деятельности высших должностных лиц (руководителей высших исполнительных органов государственной власти) субъектов Российской Федерации и деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации, а также о признании утратившими силу отдельных положений постановления Правительства Российской Федерации от 17 июля 2019 г. N 915". – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ivo.garant.ru/#/document/400584539/paragraph/1/doclist/1100/showentries/0/highlight/цифровая%20зрелость:2 (дата обращения 24.07.2022 г.).

[16]Разработано автором по: [5].

[17]Свердловская область попала в число аутсайдеров рейтинга регионов по «цифровой зрелости». – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://66.ru/news/society/243382/ (дата обращения 24.07.2022 г.).

[18]Минцифры представило рейтинг «цифровой зрелости» регионов. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rossaprimavera.ru/news/f0e25183?utm_source=yxnews&utm_medium=desktop (дата обращения 17.07.2022 г.).

[19]Построено автором по материалам компании Центр 2М по состоянию на 2019 год. Интернет вещей, IoT, М2М, рынок России. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Интернет_вещей,_IoT,_M2M_(рынок_России)#.2A2022: (дата обращения 17.07.2022 г.).

[20]Разработано автором по материалам Компании «Центр 2М». – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://center2m.ru/ (дата обращения 17.07.2022 г.).

[21]Федеральный оператор связи Центр 2М. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://center2m.ru/ (дата обращения 17.07.2022 г.).

[22]Интернет вещей, IoT, М2М, рынок России. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Интернет_вещей,_IoT,_M2M_(рынок_России)#.2A2022: (дата обращения 17.07.2022 г.).

[23]IoT/М2М-решения для бизнеса. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://iot.megafon.ru/?utm HJvaA.78eabee4269cd3f45b5a8c85b1cedda55a8a5b6d&yclid=4035505633951801689 (дата обращения 18.07.2022 г.).

[24]Аналитический отчет IoT-индекс. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://iot-index.megafon.ru/ (дата обращения 19.08.2022 г,0.

[25]Федеральный оператор связи Центр 2М. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://center2m.ru/ (дата обращения 17.07.2022 г.).


Источники:

1. Алалван А.Р.Д., Беляев Ю.А., Смирнова А.А. Российский рынок Интернета вещей // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2021. – № 11. – c. 6-9.
2. Ануфриенко А.Ю. Применение средств Интернета вещей для автоматизации управления жизненным циклом // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – № 3. – c. 1093-1100. – doi: 10.18334/vinec.10.3.110438.
3. Барашкова О.В. Теоретические основания сравнительного анализа экономического развития регионов. / дисс. канд. экон. наук: 08.00.01. - Москва: МГУ, 2020. – 223 c.
4. Васина В.Н., Черненко И.М. Цифровой человеческий капитал на российском рынке труда: роль интернета и компьютерных компетенций в формировании заработной платы // Экономика труда. – 2021. – № 12. – c. 1427-1444. – doi: 10.18334/et.8.12.113908.
5. Городнова Н.В. Метод оценки качества информационных потоков при формировании big data в цифровой экономике // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 1. – c. 607-624. – doi: 10.18334/vinec.12.1.114142.
6. Кокуйцева Т.В., Овчинникова О.П. Методические подходы к оценке эффективности цифровой трансформации предприятий высокотехнологичных отраслей промышленности // Креативная экономика. – 2021. – № 6. – c. 2413-2430. – doi: 10.18334/ce.15.6.112192.
7. Лужнова Н.В., Казиев О.А. Применение интернет-технологий поискового маркетинга в деятельности организаций // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – № 2. – c. 1049-1058. – doi: 10.18334/vinec.10.2.100897.
8. Овсянников М.В., Подкопаев С.А. Облачная система управления производством в рамках жизненного цикла продукции на основе интернета вещей // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – № 3. – c. 1311-1318. – doi: 10.18334/vinec.10.3.110521.
9. Садыртдинов Р.Р. Уровень цифровизации регионов России // Вестник Челябинского государственного университета. – 2020. – № 10 (444). – c. 230-235.
10. Сараева А.А. Применение технологии «Промышленный интернет вещей» на предприятии // Политехнический молодежный журнал. – 2021. – № 11 (64).
11. Симикова И.П. Промышленный интернет вещей: перспективы и риски использования в производстве // Актуальные научные исследования в современном мире. – 2021. – № 11-8. – c. 155-159.
12. Тенденции развития интернета в России и зарубежных странах: аналитический доклад. / Г. И. Абдрахманова, О. Е Баскакова, К. О. Вишневский, Л. М. Гохберг и др.; Координационный центр национального домена сети Интернет, Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2020. – 144 c.
13. Хэ Яньхай Промышленный интернет – фундамент глобальных цифровых бизнес-моделей // Управление в социальных и экономических системах. – 2022. – № 31. – c. 61-62.
14. Чичерин А.Е. Эффективность государственного управления экономикой региона: содержание, оценка, направления повышения. / дисс. канд. экон. наук: 08.00.05. - Воронеж: Воронежский государственный университет, 2019. – 178 c.
15. Шеве Г., Хюзиг С., Гумерова Г.И., Шаймиева Э.Ш. Индустрия 4.0 (Германия). Промышленный интернет вещей (Industrial Internet of Things) (США): разграничение понятий // Инвестиции в России. – 2019. – № 11. – c. 3-8.
16. Alguliev R.M., Fataliev T. Kh., Mehdiyev Sh.A. The Industrial Internet of Things: the evolution of automation in the oil and gas complex // SOCAR Proceedings. – 2019. – № 2. – p. 66-71.

Страница обновлена: 26.07.2022 в 19:12:28